新質(zhì)生產(chǎn)力 | 人工智能可以篩選抗腫瘤藥物？良渚實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)合作開(kāi)發(fā)新深度學(xué)習(xí)框架

上古神農(nóng)氏嘗百草以明藥性，今天人工智能也能在數(shù)字世界中“嘗試”藥物，預(yù)測(cè)它們對(duì)不同類(lèi)型腫瘤細(xì)胞的作用效果。

近日，良渚實(shí)驗(yàn)室/浙江大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院郭國(guó)驥、韓曉平、夏宏光等團(tuán)隊(duì)合作推出了一個(gè)創(chuàng)新的深度學(xué)習(xí)框架“神農(nóng)”（Shennong），為篩選抗腫瘤藥物提供了新途徑。相關(guān)研究發(fā)表在《National Science Review》。

| 泛腫瘤單細(xì)胞圖譜的工作流程和細(xì)胞數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì) （本文圖片均來(lái)源于良渚實(shí)驗(yàn)室）

目前，抗腫瘤藥物篩選主要依靠轉(zhuǎn)錄組測(cè)序數(shù)據(jù)分析，從而了解一大群腫瘤細(xì)胞的基因信息，判斷藥物效果。但這種方法往往忽視了腫瘤內(nèi)部具有復(fù)雜性，每個(gè)細(xì)胞都可能不一樣，而且腫瘤細(xì)胞和它周?chē)h(huán)境也會(huì)互相影響。另外，很多研究只關(guān)注單一癌癥類(lèi)型，沒(méi)有充分利用不同癌癥之間可能有的共同點(diǎn)。

因此，亟需開(kāi)發(fā)基于單細(xì)胞泛腫瘤圖譜的藥物篩選方法，這個(gè)圖譜就像一張?jiān)敿?xì)的“細(xì)胞地圖”，記錄了各類(lèi)腫瘤中每個(gè)細(xì)胞的特征。通過(guò)分析這些細(xì)胞數(shù)據(jù)，研究人員就能在微觀(guān)層面上，更有效地篩選抗腫瘤藥，并且能更清楚地了解這些藥物的作用機(jī)制和潛在的副作用。

傳統(tǒng)的藥物篩選或藥物發(fā)現(xiàn)方法通常耗時(shí)且成本高昂。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方法加速了藥物發(fā)現(xiàn)和開(kāi)發(fā)的進(jìn)程。研究人員推出了神農(nóng)框架，正是這類(lèi)方法的創(chuàng)新典范。

| 神農(nóng)框架的搭建流程和應(yīng)用方向

神農(nóng)框架能同時(shí)觀(guān)察數(shù)以萬(wàn)計(jì)的細(xì)胞在接觸藥物后的反應(yīng)。不同于簡(jiǎn)單的“有效/無(wú)效”判斷，它會(huì)從多個(gè)維度來(lái)理解和描述每個(gè)細(xì)胞的變化。分析系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)模型，就像一位能夠快速處理海量信息的“藥物偵探”。

它不僅能提取細(xì)胞反應(yīng)中最關(guān)鍵的特征，還能通過(guò)概率的方式來(lái)描述這些變化：不是簡(jiǎn)單地說(shuō)“這個(gè)藥物對(duì)這類(lèi)細(xì)胞有效”，而是能夠詳細(xì)描述“這個(gè)藥物有多大可能性、以什么方式影響了細(xì)胞”。這種細(xì)致入微的分析方法，讓研究人員能更全面地理解藥物的作用機(jī)制，甚至發(fā)現(xiàn)藥物的新用途。

將神農(nóng)框架應(yīng)用于泛腫瘤細(xì)胞圖譜后，它不僅能預(yù)測(cè)藥物的效果和副作用，幫助篩選藥物，還能發(fā)現(xiàn)一些已經(jīng)批準(zhǔn)的藥物，它們可能對(duì)其他癌癥也有用。

例如，乳腺癌治療藥物“依西美坦”，研究發(fā)現(xiàn)對(duì)肺癌細(xì)胞表現(xiàn)出顯著的抗增殖效果，同時(shí)這一發(fā)現(xiàn)在一期臨床試驗(yàn)中得到證實(shí)。

| 第三方數(shù)據(jù)集比較

為了驗(yàn)證神農(nóng)框架的準(zhǔn)確性，研究人員還把它的預(yù)測(cè)結(jié)果和其他第三方數(shù)據(jù)集的結(jié)果進(jìn)行比較。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，框架能夠從不同來(lái)源的數(shù)據(jù)中提取出細(xì)胞的獨(dú)特和共性特征，而且預(yù)測(cè)結(jié)果有30%到45%的重疊，這表明，神農(nóng)框架具有良好的穩(wěn)健性和泛化能力。

“神農(nóng)框架展現(xiàn)出良好的穩(wěn)健性和可解釋性，有望顯著提升藥物篩選的效率和準(zhǔn)確度，加速新藥開(kāi)發(fā)進(jìn)程?！绷间緦?shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)相關(guān)負(fù)責(zé)人表示。

（來(lái)源：潮新聞、良渚實(shí)驗(yàn)室）